Studie zeigt: Markenvisibilität in KI-Suchen ist instabil und ungleich verteilt
15. November 2026 · 3 Min. Lesezeit
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Eine gemeinsame Untersuchung der Unternehmen Cadastra und Naia Index hat ergeben, dass die Sichtbarkeit von Marken in konversationellen Suchwerkzeugen und KI-Systemen weder einheitlich noch stabil ist. Die Studie analysiert die sich wandelnde Art und Weise, wie Verbraucher Marken entdecken und auswählen, und stellt fest, dass die traditionelle Navigation durch Ergebnislisten zunehmend durch Dialoge mit Systemen ersetzt wird, die Kontext interpretieren, Alternativen vergleichen und Produkte empfehlen. Für Marken bedeutet dies, dass die Gewinnung von Sichtbarkeit in diesem neuen Umfeld das Verständnis von Kaufabsichtssignalen erfordert, die noch keinen konsolidierten Mustern folgen.
Die Ergebnisse basieren auf einer Auswertung von 423 Marken in 54 Kategorien, um zu kartieren, wie Unternehmen in von KI-Modellen generierten Antworten erscheinen. In 45 der im Brasilien untersuchten Kategorien konzentrierten sich im Oktober 2026 die drei am besten platzierten Marken auf etwa die Hälfte der gesamten Punktzahl. Nur in 23 Kategorien zeigten die Marken eine konsistente Platzierung zwischen den verschiedenen Analysen. Dies deutet auf einen noch im Aufbau befindlichen Wettbewerbshinweis hin, bei dem die Dominanz nicht fest etabliert ist.
Der Bericht identifiziert zudem erhebliche Unterschiede zwischen den Plattformen. Im Segment der Elektronik zeigten die Unternehmen KaBuM! und Mercado Livre unterschiedliche Leistungen in ChatGPT und Gemini. Dies belegt, dass die Präsenz in KI-Werkzeugen nicht uniform ist. Tiago Baeta, Berater bei Naia Index, betonte, dass die Sichtbarkeit einer Marke über eine isolierte Position hinaus verstanden werden muss. Ein Unternehmen kann häufig bei Suchen nach Qualität oder Zuverlässigkeit empfohlen werden, gleichzeitig aber nicht zu den Hauptoptionen gehören, wenn der Verbraucher nach niedrigem Preis oder Kosten-Nutzen-Verhältnis sucht. Baeta führte aus, dass die Führung nicht der einzige Unterschiedsfaktor sei, sondern auch die Reichweite und die Anwesenheit in verschiedenen Elementen, Motiven und Bereichen wichtig seien.
Die Transformation erfordert eine Evolution der digitalen Optimierungsstrategien. Während die traditionelle Suchmaschinenoptimierung darauf abzielt, die Präsenz von Seiten in den Ergebnissen der Suchmaschinen zu erweitern, arbeitet die Generative Engine Optimization daran, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass eine Marke in den von generativen KI-Werkzeugen produzierten Antworten zitiert und empfohlen wird. Tiago Dada, Manager für Suchmaschinenoptimierung und Conversion-Rate-Optimierung bei Cadastra, erklärte, dass die Hauptänderung in der Logik der Kaufreise liege. Der zuvor relativ lineare Weg von der Stichwortsuche zum Klick und zur Konversion weicht einem Prozess, der stärker vom Kontext abhängt. Dada beschrieb dies als eine konversationellere Suche, bei der die Interaktion durch ein reales und kontextualisiertes Bedürfnis ausgelöst wird, wodurch die Reise flüssiger, personalisierter und weniger vorhersehbar wird.
Zusätzlich zu den KI-Herausforderungen wurden die Klimaveränderungen als Faktor diskutiert, der die Planung der Marken unter Druck setzt. Die Unregelmäßigkeit der Jahreszeiten und das Auftreten extremer Temperaturen machen historische Referenzen, die jahrzehntelang Entscheidungen über Launches, Bestände und Saisonalität geleitet haben, weniger zuverlässig. Carla Mayumi, Partnerin und Forscherin bei Talk, präsentierte Beispiele von Sektoren, die die Auswirkungen dieser Transformation bereits spüren. Sie erwähnte den Restaurantbetrieb Tuju in São Paulo, der das Menü um Themen wie Feuchtigkeit, Regen und Trockenheit herum neu organisierte, nachdem er Änderungen in der Verfügbarkeit von Zutaten erlebt hatte. In der Lebensmittelindustrie trugen die Auswirkungen der klimatischen Bedingungen auf die Kakao-Produktion zur Erhöhung der Schokoladenpreise bei und drängten die Industrie, Produktformulierungen zu überdenken. Mayumi hob hervor, dass der Kalender aufhört, ein Organisationswerkzeug zu sein, und zu einem stillen Risikofaktor wird, was die Unternehmen zwingt, ihre Fähigkeit zu erweitern, Veränderungen im Verbraucherverhalten zu beobachten.